-
公开(公告)号：CN111159427A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911399693.5
申请日：2019-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于众包的知识图谱构建方法及系统，所述方法包括如下步骤：步骤S1、创建图空间；步骤S2、创建用户模式并进行模式匹配和融合；步骤S3、上传资源；步骤S4、图谱构建。所述系统包括图空间模块、用户模式模块、资源模块、图谱构建模块、图数据库容器集群管理模块。本发明采用基于众包的知识获取方法，用户可以根据自己的需求提供资源，添加到知识图谱中，解决知识图谱的资源获取问题。本发明提出一种基于OWL的模式，对异构资源进行描述，从元模型上控制其异构性，使得通过该方法构建的知识图谱可以更容易地进行融合。本发明实现知识应用的操作接口，所述操作接口提供对知识图谱的搜索能力和推理能力。
-
公开(公告)号：CN105488213B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201510925927.0
申请日：2015-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明提出了一种面向LBS的基于马尔可夫预测算法的个性化推荐方法，使用Slope One算法进行数据填充，解决稀疏性问题，将Markov预测法与协同过滤推荐相结合利用对用户兴趣点的评分对情境进行分类，记录用户情境转移情况，并根据用户的情境转移情况形成一个时间观察序列，进而使用Markov预测法预测用户下一个时刻的用户的情境信息，在实际生活中，情境的地理位置对用户兴趣点的转移有着重要的影响，因此在使用协同过滤推荐相关技术计算用户情境的相似度的过程中，也充分结合地理位置对相似度的影响，从而大幅度提高了向用户推荐情景的质量，由此可见本发明改进的推荐算法相对于传统的推荐算法有着很大的优势，有助于提高推荐的质量。
-
公开(公告)号：CN105791120B
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201610288465.0
申请日：2016-05-03
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04L12/721 , H04L12/727
Abstract: 本发明提出了一种机会网络中的高效路由算法（PMSF算法），在SAW的基础上进行改进，在散发阶段充分考虑中继节点的传递性能，使用了改进的Prophet投递预测函数作为效用值对消息副本进行分配，投递预测函数表示的传输预测值越大，中继节点传递消息的成功率越高，故应分配给该节点更多的消息副本，摒弃了经典SAW消息散发阶段盲目的均等散发机制。同时，将等待阶段的Direct Delivery被动路由方式改为主动路由，并将等待阶段命名为转发阶段，以更好的贴合主动路由阶段的消息多跳转发机制，利用马尔可夫时间间隔预测模型，尽量将消息转发给较快便能与目的节点相遇的中继节点。本发明同时兼顾了高效和可信的原则，使得副本快速扩散、有效传输，又能保证传输的稳定性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN103596133B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201310616970.X
申请日：2013-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开一种连续查询的位置匿名方法，包括：接收到匿名查询时，检测待匿名查询集合中每个未过期的待匿名查询；当所述未过期的待匿名查询满足质量模型时，将所述待匿名查询插入候选匿名集合；当所述待匿名查询集合中的待匿名查询均检测结束时，在候选匿名集合中查询的数量大于或等于预设的匿名度时，将所述候选匿名集合形成匿名圆，并判断该匿名圆是否满足隐私模型；当该匿名圆满足隐私模型时，对匿名圆的圆心进行调整，返回匿名圆。本发明还公开了一种连续查询的位置匿名方法及隐私保护系统。本发明提高了连续查询的隐私保护，提高位置服务质量与匿名效率。
-
公开(公告)号：CN106295690A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610629833.3
申请日：2016-08-03
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6218
Abstract: 本发明提供了一种基于非负矩阵分解的时间序列数据聚类方法及系统，在时间序列数据聚类方法中包括如下步骤：数据预处理步骤：读入时间序列数据，并对时间序列数据进行预处理，在预处理过程中，如果时间序列数据中存在负数，将所有的时间序列数据都向上平移所需要的单位，即将矩阵V向上平移一个最小负值到零点的距离即可；矩阵初始化步骤：对基矩阵W和系数矩阵H进行初始化；数据分解步骤：对样本集合V进行非负矩阵分解，得到基矩阵W和系数矩阵H；数据聚类步骤：对分解后的数据进行聚类，得到聚类结果。本发明的有益效果是：本发明提高时序数据的聚类计算速度，且本发明是基于非负矩阵分解获得的数据表达，将明显提高时间序列挖掘的效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106022391A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610380345.3
申请日：2016-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/6215 , G06K9/46 , G06K9/623 , G06K9/6269 , G06K9/6289 , G06K2009/4657
Abstract: 本发明提出了一种高光谱图像特征的并行提取与分类方法，通过三维空间域以及频域联合分析，对三维和高光谱图像进行并行特征提取，然后对这些特征进行增强和融合，可以充分利用高维数据的丰富信息以及这些特征之间的结构关系，大大减少噪声对准确率的影响。本发明对各种相位、方向、频域以及三维空间编码方法进行深入研究，然后从提取各Gabor特征在方向与频率空间结构关系出发，在联合提取空间‑光谱域和频域的信号变化特征同时，开拓性地将智能算法引入波段选择，从而可以在保证识别准确率的前提下减少冗余信息，提高识别效率，具有较广泛的应用和推广前景。
-
公开(公告)号：CN105791120A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610288465.0
申请日：2016-05-03
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04L12/721 , H04L12/727
CPC classification number: H04L45/121 , H04L45/123
Abstract: 本发明提出了一种机会网络中的高效路由算法（PMSF算法），在SAW的基础上进行改进，在散发阶段充分考虑中继节点的传递性能，使用了改进的Prophet投递预测函数作为效用值对消息副本进行分配，投递预测函数表示的传输预测值越大，中继节点传递消息的成功率越高，故应分配给该节点更多的消息副本，摒弃了经典SAW消息散发阶段盲目的均等散发机制。同时，将等待阶段的Direct Delivery被动路由方式改为主动路由，并将等待阶段命名为转发阶段，以更好的贴合主动路由阶段的消息多跳转发机制，利用马尔可夫时间间隔预测模型，尽量将消息转发给较快便能与目的节点相遇的中继节点。本发明同时兼顾了高效和可信的原则，使得副本快速扩散、有效传输，又能保证传输的稳定性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN105682174A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610027070.5
申请日：2016-01-15
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了一种促进节点合作的机会网络演化算法，首先，建立社会化分布式的信誉模型，包括量化信誉度，信誉的直接计算法和间接信誉评估法；然后，基于信誉度建立相应的激励模型，包含基于信誉的支付函数的设计、基于信誉优选的自适应学习机制等；接下来，建立了多种群非对称演化模型，包括多种群分类、策略更新机制等；最后，基于以上模型设计并实现了演化算法，包括安全协作演化算法以及解决多目标搜索最优问题的萤火虫算法。本发明所提出的演化模型、信誉激励和信誉评估具有适用性和可靠性，动态安全机制具有可操作性。
-
公开(公告)号：CN103049704B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201210524338.8
申请日：2012-12-07
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及一种移动终端自适应隐私保护方法及装置，其方法包括：建立多情景融合下的非显示隐私保护模型；基于多情景融合下的非显示隐私保护模型对移动终端进行自适应隐私保护。本发明充分考虑到情景移动社会网络中的社会性和情景相关性的特点，探究不同参数影响因子下的综合推理模型，如探究（用户行为+社会关系+物理位置）和潜在隐私知识之间的关系等，探究在移动计算环境下的非显式隐私保护模式，使其在具有多重抗击隐私攻击能力的同时，又能保证隐私保护所产生的代价和开销最小；其次，能使移动用户在不同场景下实施不同需求的自适应性隐私保护策略，而此项任务是能自动完成。
-
公开(公告)号：CN103049704A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210524338.8
申请日：2012-12-07
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及一种移动终端自适应隐私保护方法及装置，其方法包括：建立多情景融合下的非显示隐私保护模型；基于多情景融合下的非显示隐私保护模型对移动终端进行自适应隐私保护。本发明充分考虑到情景移动社会网络中的社会性和情景相关性的特点，探究不同参数影响因子下的综合推理模型，如探究（用户行为+社会关系+物理位置）和潜在隐私知识之间的关系等，探究在移动计算环境下的非显式隐私保护模式，使其在具有多重抗击隐私攻击能力的同时，又能保证隐私保护所产生的代价和开销最小；其次，能使移动用户在不同场景下实施不同需求的自适应性隐私保护策略，而此项任务是能自动完成。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
84
records
(took 0.033 seconds)
